Московский экономический журнал 11/2021

image_pdfimage_print

Научная статья

Original article

УДК 519.863

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10687

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В РАСТЕНИЕВОДСТВЕ

ECONOMY MATHEMATICAL MODELING AS A FORECASTING TOOL IN CROP PRODUCTION

Винничек Любовь Борисовна, доктор экон. наук, профессор, декан факультета экономики и управления АПК ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Россия, г. г. Санкт-Петербург, г. Пушкин

Волкова Галина Александровна, кандидат экон. наук, доцент кафедры «Финансы и информатизация бизнеса» ФГБОУ ВО Пензенский ГАУ, Россия, г. Пенза,

Суханова Ольга Николаевна, доцент кафедры «Финансы и информатизация бизнеса» ФГБОУ ВО Пензенский ГАУ, Россия, г. Пенза,

Vinnichek Lyubov Borisovna, doctor of economic sciences, professor,dean of the Faculty of Economics and Management of Agroindustrial Complex FSBEI HE “Saint-Petersburg State Agrarian University”, Russia, St. Petersburg, Pushkin,e-mail: l_vinnichek@mail.ru

Volkova Galina Aleksandrovna, candidate of economic sciences, docent sub-department of finance and business informatization, Penza State Agrarian University, Penza

Suhanova Olga Nikolaevna, docent sub-department of finance and business informatization, Penza State Agrarian University,Penza

Аннотация. Применение экономико-математического моделирования в планировании развития растениеводства обуславливается необходимостью повышения эффективности использования земли посредством оптимизации структуры посевных площадей. Изменение структуры посевных площадей с увеличением доли посевов наиболее выгодных культур необходимо сочетать с удовлетворением внутренних потребностей организации в продукции собственного производства и соблюдением всех технологических норм и требований.

В современных условиях при выборе направлений повышения урожайности зерновых культур и эффективности производства зерна, с обеспечением улучшения его качества, в первую очередь интерес представляют те, которые позволяют минимизировать затраты и обладают быстрой отдачей. Одним из таких направлений является внедрение новых высокоурожайных, более качественных сортов.

Abstract. The use of economic and mathematical modeling in planning the development of crop production is conditioned by the need to increase the efficiency of land use by optimizing the structure of acreage. Changing the structure of acreage with an increase in the share of crops of the most profitable crops must be combined with meeting the internal needs of the organization in its own production and compliance with all technological norms and requirements.

In modern conditions, when choosing the directions of increasing the yield of grain crops and the efficiency of grain production, with the provision of improving its quality, those that minimize costs and have a quick return are primarily of interest. One of such directions is the introduction of new high-yielding, higher-quality varieties.

Ключевые слова: экономико-математическое моделирование, оптимизация, прогноз, модель, переменные, ограничения, критерий оптимальности, эффективность, растениеводство, озимая пшеница

Keywords: economic and mathematical modeling, optimization, forecast, model, variables, constraints, optimality criterion, efficiency, crop production, winter wheat

Составление прогнозов развития отрасли растениеводства и планирование производства продукции растениеводства является важной и актуальной задачей, как для отдельных организаций, так и для развития отрасли в регионах и в России в целом.

Безусловно, одним из основных факторов, позволяющих повысить эффективность производства продукции растениеводства, является грамотное и обоснованное использование пахотных земель, рационализация структуры посевных площадей.

Совершенствование структуры посевных площадей реализуется в основном двумя способами. Первый способ предполагает замену неэффективных культур и сортов на высоко урожайные. Второй используется при изменении специализации производства, в этом случае возникает необходимость разрабатывать абсолютно новую структуру посевных площадей с учетом новой специализации организации.

Структура посевных площадей является одним из основных показателей, подтверждающих агроэкономическую рациональность проектов внутрихозяйственного землеустройства.

В современных условиях особая роль принадлежит развитию инновационного процесса обеспечивающего интенсификацию производства в перспективе, которое проявляется технологическим обновлением сельскохозяйственного производства и позволяет повысить его эффективность. Наиболее распространенной и эффективной формой технологического обновления является сортосмена. Внедрение нового сорта, обладающего лучшими качествами, способными проявиться в условиях возделывания конкретной организации является наименее затратным, но обладающим высокой отдачей способом увеличения производства зерна.

В связи с этим актуальность приобретают исследования с применением экономико-математического моделирования как инструмент прогнозирования в растениеводстве.

Факторами первого порядка, влияющими на объем производства продукции растениеводства являются посевные площади и урожайность сельскохозяйственных культур. Состав и структура посевных площадей ООО «Рассвет»[1] в динамике за три года отражает, что наибольший процент в структуре посевных площадей в рассматриваемом периоде, занимают зерновые и зернобобовые культуры. (Таблица 1)

Урожайность – качественный, комплексный показатель, значение которого формируется под воздействием большого количества факторов. Наиболее значимыми из которых являются: культура земледелия в организации, регламентированная агротехника и технология выращивания конкретных культур, рациональное удобрение почвы, своевременное и качественное выполнение всех полевых работ и другие экономические факторы. (Таблица 2)

В рассматриваемом периоде урожайность всех возделываемых культур варьирует по годам. В 2020 г. по отношению к 2018 г. характеризуются снижением урожайности все культуры, кроме яровой пшеницы и кукурузы. Если урожайность яровой пшеницы в 2020 г. была максимальной за три года, то урожайность озимой пшеницы имеет стойкую тенденцию к снижению в рассматриваемом периоде.

Анализ данных с учетом временного параметра позволяет сделать прогноз на перспективу по выявляемой в анализируемом периоде закономерности. Одним из вариантов прогнозирования временных рядов является построение линии тренда. ( Рисунок 1)

Прогноз на основании полиномиальной модели подтверждает, что урожайность озимой пшеницы с вероятностью около 70 % в ближайшие годы будет сохранять отрицательную динамику. Тренд выявляет влияние постоянных долговременных факторов, на графике он имеет сглаженную конфигурацию в отличие от динамики фактических уровней ряда. Тем не менее, общая закономерность для ряда динамики определяется визуально, трендовая модель лишь подтверждает ее, выявляя общую закономерность.

Важным фактором, влияющим на повышение урожайности, который в современных условиях обеспечивает интенсивность прироста валового сбора зерна, является сорт. Представляя собой биологическую систему, он является основой, на которую накладываются эффективные элементы современных технологий возделывания культур.

Учитывая, что динамика урожайности озимой пшеницы имеет стойкую тенденцию к снижению, при проведении экономико-математического моделирования были учтены условия сортозамены по этой культуре.

В Госреестр по седьмому (Средневолжский) региону внесен в 2014 г. сорт Фотинья. Сорт проходил государственное сортоиспытание на сортоучастках Пензенской области в 2016-2018 гг.

По урожайности сорт Фотинья превосходит стандартный сорт Безенчукская 380, который возделывается фактически в организации в настоящее время, на 0,34 т/га. По основным качественным показателям зерна сорт Фотинья соответствует требованиям к продовольственной пшенице 1 класса. По комплексной оценке качества зерна и муки – классификационным нормам на ценную пшеницу.

Оптимизация структуры посевных площадей позволяет определить прогноз оптимального плана производства зерна в ООО «Рассвет».

Решение экономико-математической модели направлено на определение структуры посевных площадей, с критерием оптимальности – максимум чистого дохода. При этом целесообразно учесть эффективность рационального использования ресурсов с учетом плодородия почв, агротехнических требований возделывания отдельных видов культур, в задачу заложены данные по сорту озимой пшеницы сорта Фотинья, которые были получены посредством расчета технологических карт.

В модель включены 33 переменные. Обозначающие посевные площади под отдельные виды культур, объемы производства семян и товарной продукции, материально-денежные затраты связанные с возделыванием культур.

Числовая экономико-математическая модель – формализованное описание экономической системы и происходящих в ней процессов, осуществленное для изучения и прогнозирования ее поведения в новых условиях. Переменные в задаче увязываются системой ограничений.

В модель вошли 33 ограничения по следующим группам: по посевным площадям, по производству товарной продукции, по производству семян, по обеспечению организации зернофуражом, по объему реализованной продукции, по материально-денежным затратам.

В качестве критерия оптимальности определен чистый доход.

Решение задачи было произведено в MS Excel, при помощи надстройки «Поиск решения».

Надстройка MS Excel«Поиск решения» предназначена для решения оптимизационных задач. Ее использование дает ряд преимуществ по сравнению с другими подобными программными продуктами. К ним относятся доступность, наглядность, простота, возможность оперативно вносить изменения в модель и получение автоматического перерасчета всех показателей. (Рисунок 2)

Структура посевных площадей изменилась следующим образом: площадь зерновых и зернобобовых уменьшилась на 216 га., это произошло за счет увеличения площадей под кормовые культуры, так как в модель были заложены условия потребности отрасли животноводства в кормах собственного производства, и под чистые пары до нормативных значений. (Таблица 3)

Сокращение посевных площадей под возделывание яровой пшеницы, ячменя и зернобобовых замещается увеличением площадей под озимой пшеницей и овсом. Изменение структуры посевных площадей отразилось на показателях производства зерновых и, в частности, озимой пшеницы. Как следствие изменения коснулись и отрасли растениеводства в организации. Внедрение нового сорта в перспективе дает благоприятный прогноз на эффективность производства озимой пшеницы, зерновых культур в целом и повышению рентабельности производства продукции растениеводства в ООО «Рассвет». (Таблица 4)

Расчетные значения позволяют отследить повышение урожайности, снижение производственной себестоимости и затрат труда на 1 ц, и как следствие рост рентабельности производства.

Таким образом, применение методов экономико-математического моделирования позволяет оценить прогноз по изменению структуры посевных площадей и сортозамене, как положительный и рекомендуемый для внедрения в ООО «Рассвет».

Список источников

  1. Алексеева, С.Н. Формирование стратегии инновационного развития растениеводства / С.Н. Алексеева, Г.А. Волкова // Нива Поволжья. – Пенза. – 2019. – № 4 (53). – С. 57-63.
  2. Карпова, Л.В. Сорт как фактор повышения урожайности озимой пшеницы / Л.В. Карпова, С.Н. Пятков, В.И. Грязева // Нива Поволжья. – 2018. – №4 (49). – С. 47-51.
  3. Моделирование как управленческий инструмент в растениеводстве // Проблемы и перспективы развития агропромышленного производства: монография (научное издание) / Под. общ. ред. Л.Б. Винничек, А.А. Галиуллина / МНИЦ ПГАУ. – Пенза: РИО ПГАУ. – 2018. – С. 70 – 82.
  4. Суханова, О.Н. Производство зерна как объект компьютеризации /О.Н. Суханова // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2004. – №2. – С. 55-59.
  5. Суханова, О.Н. Оценка эффективности использования земельных ресурсов (на примере Пензенского района)/О.Н. Суханова, А.П. Дужников //Нива Поволжья. –2015. – №3. – С. 145-151.
  6. Сычев, В.Г. Информационные технологии при обработке экспериментальных данных в растениеводстве для прогнозов / В.Г. Сычев, Л.Б. Винничек, О.Н. Суханова // Московский экономический журнал. – 2019. – № 12. – С. 48-52.
  7. http://mcx.pnzreg.ru/

References

  1. Alekseeva, S.N. Formirovanie strategii innovacionnogo razvitiya rastenievodstva / S.N. Alekseeva, G.A. Volkova // Niva Povolzh`ya. – Penza. – 2019. – № 4 (53). – S. 57-63.
  2. Karpova, L.V. Sort kak faktor povy`sheniya urozhajnosti ozimoj pshenicy / L.V. Karpova, S.N. Pyatkov, V.I. Gryazeva // Niva Povolzh`ya. – 2018. – №4 (49). – S. 47-51.
  3. Modelirovanie kak upravlencheskij instrument v rastenievodstve // Problemy` i perspektivy` razvitiya agropromy`shlennogo proizvodstva: mono-grafiya (nauchnoe izdanie) / Pod. obshh. red. L.B. Vinnichek, A.A. Galiullina / MNICz PGAU. – Penza: RIO PGAU. – 2018. – S. 70 – 82.
  4. Suxanova, O.N. Proizvodstvo zerna kak ob«ekt komp`yuterizacii /O.N. Suxanova // Mezhdunarodny`j sel`skoxozyajstvenny`j zhurnal. – 2004. – №2. – S. 55-59.
  5. Suxanova, O.N. Ocenka e`ffektivnosti ispol`zovaniya zemel`ny`x re-sursov (na primere Penzenskogo rajona)/O.N. Suxanova, A.P. Duzhnikov //Niva Povolzh`ya. –2015. – №3. – S. 145-151.
  6. Sy`chev, V.G. Informacionny`e texnologii pri obrabotke e`ksperi-mental`ny`x danny`x v rastenievodstve dlya prognozov / V.G. Sy`chev, L.B. Vin-nichek, O.N. Suxanova // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. – 2019. – № 12. – S. 48-52.
  7. http://mcx.pnzreg.ru/

Для цитирования: Винничек Л.Б., Волкова Г.А., Суханова О.Н. Экономико-математическое моделирование как инструмент прогнозирования в растениеводстве // Московский экономический журнал. 2021. № 11. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-11-2021-45/

© Винничек Л.Б., Волкова Г.А., Суханова О.Н., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 11.

[1] Название организации изменено